企业 AI 落地为什么这么难？前 Salesforce 团队再创业解题
大企业在实际生产环境中用好 AI 工具，远比想象中困难——这种困难催生了一个新职业：前向部署工程师（Forward-Deployed Engineers，简称 FDE）。他们专门驻场帮助企业把 AI 系统跑起来，由此还衍生出了一批服务公司。
「讽刺的是，AI 反而拉动了对专业服务的需求。」June 联合创始人 Efrat Rapoport 表示，「行业目前的回应是：雇更多的人。」 June 周一正式走出隐匿模式（stealth），提出了另一种思路。Rapoport 与三位联合创始人 Ohad Hen、Barak Goldstein 和 Idan Tsitiat 此前共同创立了 Bonobo AI——一家在 2017 年推出语音转文字服务的前 Transformer 时代语言模型公司。Bonobo AI 于两年后被 Salesforce 收购，团队在甲骨文工作多年后再次创业。
令投资者信服的是，这四位创始人根本没准备融资演示文稿（deck），就已经拿到了 2000 万美元 pre-seed 轮融资，由 Marc Benioff 旗下的 Time Ventures 领投，Michael Dell、Aaron Levie、George Kurtz 等科技圈知名人物跟投。公司未披露估值。
AI 落地的真正瓶颈：不是模型，是遗留系统
眼下所谓的「SaaS 大劫」（SaaSpocalypse）令软件公司担忧 AI 将取代它们，但现实是：目前没有哪家 Fortune 500 公司会用 vibe-coding 从零写一套 CRM。企业引入任何 AI 模型，仍必须与 Salesforce、ServiceNow、DataBricks、Workday 等十多种数据管理平台兼容对接。
「在 AI 真正创造价值之前，必须有人先处理遗留系统。」Rapoport 直言，企业数据分散在这些平台之间、工作流极其复杂、还积累了大量技术债务。「构建一个 Agent 模板很容易，难的是让它与底层那堆混乱的东西协同工作。当你有 10 个重复的数据库字段表达同一个含义，不同团队还在各用各的，Agent 怎么知道该怎么操作？」 June 的做法是：扫描企业现有系统，理解业务流程，找出瓶颈，然后构建经过优化的 Agent 驱动流程来替代原有流程，并自动通过企业通讯渠道通知相关团队。
「我们自动为你生成完整路线图，告诉你实现企业级 Agent 落地，每一步具体需要做什么。」Rapoport 介绍，「比如：移除这些重复字段、连接这个数据源。然后你只需在每个任务上点击'构建'，June 就会帮你自动生成。」
一个真实的卡点案例
CMG（美国大型抵押贷款公司）首席战略官 Paul Akinmade 将软件工程迁移到 Claude Code 进展顺利，但在对接 Salesforce 时遇到阻碍——这很致命，因为他曾在 Salesforce 年度大会上承诺第二年带回 100 个运行中的 Agent，而 deadline 眼看要落空。
Akinmade 回忆，团队花了数周四处碰壁：约见架构师、咨询前向部署工程师、能问的人都问遍了，仍然没有进展。直到引入 June，团队才获得了清晰的 Agent 部署路径，甚至在双方正式启动会议之前就完成了安全部署。
June 能取代 FDE 吗？
Rapoport 将 June 定位于 FDE 和咨询师的补充工具。但对客户而言，吸引他们的恰恰是相反的价值：June 让企业可以完全不需要 FDE。
Akinmade 透露，他在评估阶段就撂下一句话：「如果你的产品还需要 FDE，那我不想要。我已经受够了这种模式。我不要黑盒，不要只有少数人能搞懂的东西，我要一个简单好用的工具。」 June 最终通过了他的检验。
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